考虑气象因素的关键断面神经网络预测方法

作     者：刘林 黄天恩 符杨 孙宏斌 郭文鑫 LIU Lin;HUANG Tianen;FU Yang;SUN Hongbin;GUO Wenxin

作者机构：上海电力学院电气工程学院 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机系) 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 

出 版 物：《电网技术》 (Power System Technology)

年 卷 期：2016年第40卷第11期

页      面：3399-3407页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：上海市科委科技创新项目(14DZ1201602) 南方电网科技项目(GDKJ00000058) 

主　　题：气象因素 神经网络 电网安全分析 关键断面 大数据 

摘      要：安全裕度低的电网关键断面是电网运行人员需重点关注的电网薄弱环节,对其进行准确预测是保证电网安全、稳定运行的重要技术手段。以广东电网为例,收集了该地区2014和2015年的电气量和气象数据。首先,将电气量与气象数据进行标准化和集成;其次,对特征全集进行特征选择,并利用神经网络模型进行训练,得到关键断面的神经网络预测模型。相比于传统方法,所提预测模型在电气量因素的基础上,引入了非电气量因素(气象因素),用以挖掘2种因素对电网安全运行中关键断面的影响。广东电网的算例测试表明,该模型预测准确性好、速度快,适应于复杂多变的实际电网。